开源项目推荐：Depthstillation

开源项目推荐：Depthstillation

depthstillation Demo code for paper "Learning optical flow from still images", CVPR 2021. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthstillation

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Depthstillation 是一个开源项目，旨在通过单张静态图片生成准确的光流标注。该项目的核心是解决训练光流网络时数据稀缺的问题。项目使用 Python 编程语言实现，依赖多种计算机视觉库，如 monodepth2 进行单目深度估计。

2. 项目核心功能

• 光流生成：项目通过单张图片生成光学流场，连接输入图片中的每个像素与新帧中的对应像素。
• 深度估计：利用现成的单目深度估计网络，为观测场景构建一个可信的点云。
• 虚拟运动：在重建的环境中虚拟移动相机，产生新的视角和相应的光流场。
• 数据增强：通过参数调整，可以生成多种不同条件下的定性结果，如不同数量的虚拟运动、是否启用实例分割、选择不同的掩码类型等。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新主要包括以下功能：

• 参数调整：提供了更多参数选项，如禁用深度估计、禁用深度锐化、使用不同的内参设置、采样不同的运动等，以生成更丰富的实验结果。
• 示例数据：更新了示例数据，提供了生成补充材料中所示定性结果的命令列表，方便用户复现实验结果。
• 性能优化：对代码进行了优化，提高了运行效率和稳定性。

以上更新使得 Depthstillation 在光流生成和数据增强方面更具灵活性和实用性，对于光学流网络的研究和应用具有重要意义。

depthstillation Demo code for paper "Learning optical flow from still images", CVPR 2021. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthstillation